(57)【要約】【課題】同様のテクスチャの構成単位を連続的に複数有する対象物の表面状態を判定するためのデータマップを生成する方法を提供する。【解決手段】要判定領域を含む検査領域の複数のサンプルを用意するステップと、前記サンプルから特徴ベクトルを抽出するステップと、特徴ベクトルを自己組織化マップに入力し、学習させるステップと、を含む。さらに、前記学習した自己組織化マップにおいて同じ前記サンプルのそれぞれに対応し隣接するニューロンをグループ化してクラスタにするステップと、前記クラスタのそれぞれを傷、打痕、剥離など所定の表面状態に対応するものとそうでないものとに分類して判定データマップを生成するステップと、を含む。同様のテクスチャの構成単位を連続的に複数有する対象物の表面状態を自動的に判定するためのデータマップをニューラルネットワークの自己組織化学習を利用して生成するので、信頼性の高い判定データマップを得ることができる。【選択図】図２
2006047041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同様のテクスチャの構成単位を連続的に複数有する検査対象物の表面状態を判定するためデータマップを生成する方法であって、
要判定領域を含む検査領域の複数のサンプルを用意するステップと、
前記サンプルから特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記特徴ベクトルを自己組織化マップに入力し、学習させるステップと、
前記学習した自己組織化マップにおいて同じ前記サンプルのそれぞれに対応し隣接するニューロンをグループ化してクラスタにするステップと、
前記クラスタのそれぞれを所定の表面状態に対応するものとそうでないものとに分類してデータマップを生成するステップと、
を有するデータマップを生成する方法。
【請求項２】
前記生成するステップは、前記クラスタのそれぞれを所定の表面状態と過検出とに分類して前記データマップを生成する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象物はギアであり、前記特徴ベクトルは、前記要判定領域の面積、該領域の傾き、前記検査領域の輝度値エントロピー、該検査領域の輝度値アニソトロピー、該検査領域のエッジ画像の平均輝度、および前記要判定領域の円形度、のうちの一つまたは複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
請求項１に記載のデータマップを用いた判定方法であって、
前記対象物を相対的に回転させて、前記構成単位の画像を順次撮像するステップと、
前記撮像手段から取得した画像において、今回の画像と前回の画像との差分をとるステップと、
前記差分手段によって生成された差分画像において、予め定めたしきい値を超える輝度の要判定領域を検出し、該要判定領域を囲む検査領域を特定するステップと、
前記検査領域から特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記特徴ベクトルと前記データマップの各ニューロンの結合係数ベクトルとの距離を演算するステップと、
前記距離が小さいニューロンが隣接した領域を求めるステップと、
前記隣接した領域における所定の表面状態のクラスタに属するニューロンの数に基づいて表面状態の判定を行うステップと、
を含む、表面状態の判定方法。
【請求項５】
前記判定を行うステップは、前記隣接した領域における所定の表面状態のクラスタに属するニューロンの数と該隣接した領域におけるニューロンの総数との比が予め定めた値以上であるとき、表面状態の判定を行う、請求項４に記載の判定方法。
【請求項６】
前記対象物はギアであり、前記特徴ベクトルは、前記要判定領域の面積、該領域の傾き、前記検査領域の輝度値エントロピー、該検査領域の輝度値アニソトロピー、該検査領域のエッジ画像の平均輝度、および前記要判定領域の円形度、のうちの一つまたは複数を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記判定の対象となった対象物の前記検査領域の特徴ベクトルを前記自己組織化マップに入力して学習させて該自己組織化マップを更新し、該更新された自己組織化マップに基づいて前記データマップを更新することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
同様のテクスチャの構成単位を連続的に複数有する対象物の表面状態を判定するためデータマップを生成するコンピュータを用いた装置であって、
要判定領域を含む検査領域の複数のサンプルから特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記特徴ベクトルを入力として自己組織化学習を行い自己組織化マップを生成するニューラルネットワークと、
前記学習した自己組織化マップにおいて同じ前記サンプルのそれぞれに対応し隣接するニューロンをグループ化してクラスタにする手段と、
前記クラスタのそれぞれを所定の表面状態に対応するものとそうでないものとに分類して前記データマップを生成する手段と、
を有するデータマップを生成する装置。
【請求項９】
請求項８に記載のデータマップを用いた判定装置であって、
前記対象物を相対的に回転させて、前記構成単位の画像を順次撮像する手段と、
前記撮像手段から取得した画像において、今回の画像と前回の画像との差分をとる手段と、
前記差分手段によって生成された差分画像において、予め定めたしきい値を超える輝度の要判定領域を検出し、該領域を囲む検査領域を特定する手段と、
前記検査領域から特徴ベクトルを抽出する手段と、
前記特徴ベクトルと前記データマップの各ニューロンの結合係数ベクトルとの距離を演算する手段と、
前記距離が小さいニューロンが隣接した領域を求める手段と、を備え、
前記隣接した領域における所定表面状態のクラスタに属するニューロンの数に基づいて表面状態の判定を行う、表面状態の判定装置。
【請求項１０】
前記対象物はギアであり、特徴ベクトルは、前記要判定領域の面積、該領域の傾き、前記検査領域の輝度値エントロピー、該検査領域の輝度値アニソトロピー、該検査領域のエッジ画像の平均輝度、および前記要判定領域の円形度、のうちの一つまたは複数を含む、請求項９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検査対象物の表面状態を画像分析により判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ギアその他の加工品の表面の傷その他の表面状態の検査は、目視によって行われることが多いが、作業が単純である反面、集中力を必要とし、困難な作業とされている。このため、目視に依存することなくギアその他の加工品の検査を行うことのできる装置が必要とされている。
【０００３】
特許文献１には、ギア歯面を撮影し、得られた画像の輝度を評価してギア歯面の打痕等の傷の有無を判別する方法が記載されている。１つのギアについて所定の間隔をおいて検査すべきギア歯面およびその歯面と異なるギア歯面を撮影して異なる歯面に関する実質的に同一方向からの複数の画像を作成し、画像間の輝度の差を表す差分画像を作成する。この差分画像を加算して加算画像を作成し、加算画像の輝度と基準値とを比較することにより、打痕の有無を判別する。
【０００４】
特許文献２には、ニューラルネットワークを用いて対象物の画像から自己組織化マップを作成し、同じ画像に対応するニューロンのクラスタを形成し、このクラスターを用いて対象物の画像の認証を行う手法が記載されている。
【０００５】
特許文献３には、最初に複数の検査対象物の画像から、画像を構成するすべての画素の一と輝度値を入力データとして自己組織化マップを作成し、この自己組織化マップをマスタデータとして検査対象画像とマスタデータとの適合度により良否判定する手法が記載されている。
【特許文献１】特許出願公開番号昭63-201556
【特許文献２】特許出願公開番号2002-109541
【特許文献３】特許出願公開番号2003-44835
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載される技術では、ギアその他の加工品の表面の色ムラや切削痕など傷ではないが他の画像領域と輝度の異なる領域（以下、過検出、または過検出領域と呼ぶ）を多く検出してしまい、この中から傷その他の表面状態を検出するために相当な目視作業を必要とすることになる。この発明は、自動装置による傷検出の精度を向上させ、目視による判定の労力を軽減させることができる手法を提供する。
【０００７】
特許文献２に記載される手法は、対象物、たとえば人の認証であり、たとえばギアのような加工品の表面状態判定には適さない。
【０００８】
また、特許文献３に記載される手法は、検査対象画像の一部分をマスタデータと比較し、その差に基づいて良否判定するもので、検査対象ごとにマスタデータが必要となり、検査対象について良品の形状が確定していることが前提条件になる。ギア面などの対象物の検査においては、良品とみなされる過検出（表面の色ムラやゴミ）は不規則で多様な形状をしており、このような前提条件を満足しない。したがって、特許文献３の手法をギアなどの対象物の検査に適用することはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、一形態（請求項１）においては、同様のテクスチャの構成単位を連続的に複数有する対象物の表面状態を判定するためのデータマップを生成する方法を提供する。この方法は、要判定領域を含む検査領域の複数のサンプルを用意するステップと、前記サンプルから特徴ベクトルを抽出するステップと、前記特徴ベクトルを自己組織化マップに入力し、学習させるステップと、を含む。この方法は、さらに、前記学習した自己組織化マップにおいて同じ前記サンプルのそれぞれに対応し隣接するニューロンをグループ化してクラスタにするステップと、前記クラスタのそれぞれを傷、打痕、剥離など所定の表面状態に対応するものとそうでないものとに分類して判定データマップを生成するステップと、を含む。
【００１０】
この発明によると、同様のテクスチャ（表面の組織の地、模様など）の構成単位を連続的に複数有する対象物の表面状態を自動的に判定するためのデータマップをニューラルネットワークの自己組織化学習を利用して生成するので、信頼性の高い判定データマップを得ることができる。
【００１１】
この発明の一形態（請求項２）では、判定データマップのクラスタは、所定の表面状態と過検出（表面のムラ、汚れなど）とに分類される。
【００１２】
また、この発明のもう一つの形態（請求項３）では、対象物はギアであり、特徴ベクトルは、要判定領域の面積、この領域の傾き、検査領域の輝度値エントロピー、検査領域の輝度値アニソトロピー、検査領域のエッジ画像の平均輝度、および要判定領域の円形度、のうちの一つまたは複数を含む。これらのパラメータを用いて特徴ベクトルを生成することにより、信頼性の高い判定データマップを生成することができる。
【００１３】
この発明は、もう一つの形態（請求項４）は、上記のデータマップを用いて対象物の表面状態を判定する方法を提供する。この方法は、前記対象物を相対的に回転させて、前記構成単位の画像を順次撮像するステップと、前記撮像手段から取得した画像において、今回の画像と前回の画像との差分をとるステップと、前記差分手段によって生成された差分画像において、予め定めたしきい値を超える輝度の要判定領域を検出し、該領域を囲む検査領域を特定するステップと、を含む。この方法は、さらに、前記検査領域から特徴ベクトルを抽出するステップと、前記特徴ベクトルと前記判定データマップの各ニューロンの結合係数ベクトルとの距離を演算するステップと、前記距離が小さいニューロンが隣接した領域を求めるステップと、前記隣接した領域における所定の表面状態のクラスタに属するニューロンの数に基づいて表面状態の判定を行うステップと、を含む。
【００１４】
この方法によると、要判定領域のサンプルを学習して生成された判定データマップを用いて、特徴ベクトルと該マップの各ニューロンの結合係数ベクトルとの距離演算に基づいて表面状態の判定をおこなうので、信頼性の高い判定を行うことができる。
【００１５】
この発明の実施形態（請求項５）においては、前記表面状態の判定を行うステップは、前記隣接した領域における所定の表面状態クラスタに属するニューロンの数と該隣接した領域におけるニューロンの総数との比が予め定めた値以上であるとき、表面状態の判定を行う。
【００１６】
この発明の実施形態（請求項６）では、対象物はギアであり、特徴ベクトルは、要判定領域の面積、該領域の傾き、前記検査領域の輝度値エントロピー、該検査領域の輝度値アニソトロピー、該検査領域のエッジ画像の平均輝度、および要判定領域の円形度、のうちの一つまたは複数を含む。これらのパラメータを用いて特徴ベクトルを抽出することにより、信頼性の高い表面状態判定を行うことができる。
【００１７】
この発明の実施形態（請求項７）では、表面状態の判定結果を用いて、自己組織化マップを再学習させ、判定データマップを更新する。これにより、使用が進むに従い、検査精度を向上させることができる。
【００１８】
また、この発明は、他の形態（請求項８−１０）においては、コンピュータを用いた装置である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
次に図面を参照して、この発明の実施形態を説明する。図１は、検査の対象物がギア１１であるときの撮像装置の構成を示す。ギア１１は、回転テーブル１５に取り付けられ、台座１７に設けられた図示しないステップモータによってギア歯のピッチでステップ状に回転される。ギア１１は、照明装置１９によって照射されている。CMOSイメージセンサを備えたカメラ２１が、ギア１１の歯面を撮影する。撮影は、ギア１１のステップ状の回転と同期して行われ、歯面ごとに静止画像が撮影される。一実施例では、照明装置１９は、青色発光ダイオードを用いたが、ランプその他の照明装置を使用することもできる。また、カメラ２１には、測定可能な輝度レンジの広いワイドダイナミックレンジCMOSカメラを用いることにより、傷の判定に適した良好な画像が得られる。対象物によっては、CCDイメージセンサを用いたカメラを使用することもできる。
【００２０】
位置決めセンサ１８は、一般に近接センサと呼ばれるもので、検出コイルにより高周波磁界を発生する。この磁界に金属の検出物体が近づくと電磁誘導により、検出物体に誘導電流（渦電流）が流れる。この電流によって検出コイルのインピーダンスが変化して、高周波の発振が停止することで、検出物体の接近を検出する。この実施例では、ギアの山の接近をこの近接センサによって検出する。位置決めセンサ１８からの信号は、コンピュータ２３（図２）に送られ、タイミング部２４がギア歯検出に応じてカメラ２１に信号を送る。カメラ２１は、この信号に応答してギアを撮影する。
【００２１】
図２は、カメラ２１で撮影した画像を処理するコンピュータ２３の機能ブロックを示す。コンピュータ２３は、パーソナル・コンピュータ、ワークステーションその他のコンピュータであってよい。画像取得部２５は、カメラ２１から歯面ピッチごとに撮影される画像を受け取り、差分画像生成部２７に渡す。差分画像生成部２７は、今回取得した画像と、前回取得した画像、すなわち１ピッチ前のギア歯面の画像との差分をとる。傷その他の表面状態のないギアの歯面は、どれも実質的に同じであるから差分をとると、全体的に輝度の小さい画像になる。ギア歯面に打痕などの傷がついていると、傷の部分の輝度が他の部分と異なるため、差分画像に大きな輝度の部分として現れる。２つの画像の差分をとると、輝度値が負の値をとる画素があるので、差分の輝度値に中間輝度の128を加算して、すべての画素の輝度値を正の値にする。128を加算することによって輝度値が255を超える画素は、輝度値を255とし、128を加算しても負の値になる画素は、輝度値を0とする。こうして、差分画像の輝度値のレンジを0から255に整える。
【００２２】
図４（A）を参照すると、検査領域設定部２８は、差分画像からしきい値より大きい輝度の領域を潜在的な傷領域３１として検出し、この領域を囲む領域３３を検査領域として設定する。検査領域３３の形状は、四角形その他の多角形であってもよく、または円形もしくは楕円形であってもよい。その大きさは、潜在的な傷領域３１に応じて、傷領域３１を囲むに十分な大きさに設定する。
【００２３】
特徴抽出部２９は、次の６つのパラメータを抽出する。
【００２４】
（１）傷領域３１の面積SA
検査領域を縦軸をi、横軸をjとする座標で表示し、傷領域３１の境界線の座標を用いた積分演算により面積SAを求める。
【００２５】
（２）傷領域３１を楕円近似したときの歯スジに対する長軸の傾きθA 
ギアに生じることの多い打痕は、楕円近似することができる。図４（B）において、図形の近似プログラムを用いて傷領域３１を近似する楕円の近似式を求める。近似式は、既知のプログラムを用いて求めることができる。典型的には、多変量の非線形最小二乗法によるあてはめプログラムを用いて近似式を求める。こうして求めた楕円の長軸３７とギアの歯スジ１３（図１）に平行な直線３５とのなす角度θAを求める。
【００２６】
（３）検査領域３３の輝度値エントロピーentB
潜在的な傷領域３１を含む検査領域３３の輝度値のエントロピーを次の式により求める。輝度値エントロピーは、輝度値分布の情報量を表し、情報量が大きいことは、輝度値分布の乱雑度が大きいことを表す。
【数１】
2006047041.tif 000003
【００２７】
この実施例では、輝度値エントロピーとして、輝度値0から255までの輝度値分布の乱雑性を用いた。数１で、ｐは輝度値、rel[p]は、輝度値ｐの頻度である。
【００２８】
図６は、輝度値ヒストグラムの例を示す。打痕その他の傷を有するギア歯面の場合、その画像の差分の画像に傷が多様な輝度値をもつ画素領域として現れるので、輝度値エントロピーが大きい。（Ａ）は、種々の輝度値を有する画素がランダムに存在する画像の輝度値ヒストグラムである。中間輝度128を中心に広く輝度値が分布しており、エントロピーが大きい。（Ｂ）は、輝度値のばらつきが小さい画像の輝度値ヒストグラムであり、エントロピーが小さい。
【００２９】
（４）検査領域３３の輝度値アニソトロピーansB
検査領域３３の輝度値のアニソトロピーは、次の式で表される。アニソトロピーは、輝度値分布の対称性の度合いを示す。
【数２】
2006047041.tif 000004
【００３０】
この式で、ｋは、出現頻度が最小の輝度値である。つまり、ansBは、検査領域３３における０から最小の輝度値までの輝度値エントロピーを０から全輝度値のエントロピーで割った値である。輝度値分布が中間輝度値125の左右で対称のとき、ansB = -0.5 となる。ansB が-0.5に近づくほど対称性が高く、アニソトロピーが小さい。ansBが-0.5から離れて0または-1に近づくほど対称性が低く、アニソトロピーが大きい。
【００３１】
図７を参照すると、（Ａ）のような輝度値ヒストグラムは、輝度値が中間値の128を中心として偏りなく分布しているので、対称性が高く、アニソトロピーは小さい。図７（Ｂ）の輝度値ヒストグラムは、中間値128の左側と右側で輝度値の分布が異なり、対称性が低く、アニソトロピーが大きい。（Ｂ）で出現頻度が最小の輝度値が230であるとすると、ansBが-1に近い値となる。
【００３２】
（５）潜在的傷領域３１の円形度ＣＡ
傷領域３１の円形度ＣＡ  は、次の式で表される。
【数３】
2006047041.tif 000005
【００３３】
この式で、ＳＡ は、傷領域３１の面積、rmax は、傷領域３１の重心から領域３３の端部までの最大距離である。
【００３４】
（６）検査領域３３のエッジ画像の平均輝度edgB
検査領域３３の面積をＳＢで表すと、検査領域３３のエッジ画像の平均輝度edgB は、次の式で求められる。
【数４】
2006047041.tif 000006
【００３５】
ここで、i、j は、画素の座標を示し、P(i,j)は、座標i, j の画素の輝度値を示す。ΔP(i,j) は、P(i,j) の上下（i軸方向）に隣接する２つの画素の輝度値の差分の二乗と、左右（j軸方向）に隣接する２つの画素の輝度値の差分の二乗との和の平方根である。ΔP(i,j)は、隣接する画素の輝度値の差分の大きさを表す。隣接画素の輝度値の差分をとることは、画像において輝度値の変化の大きいエッジ部分を強調した画像、すなわちエッジ画像、を生成することに相当する。edgB は、隣接画素の輝度値の差分の大きさの総和を領域３３の面積で割ったもので、エッジ画像の平均輝度を示す。
【００３６】
こうして求めた６つのパラメータのそれぞれについて、たくさんのサンプルについての最大値および最小値を用いて、次の式により正規化する。
【００３７】
正規化＝（得られた値  ―  最小値）/（最大値  ―  最小値）
この正規化により、それぞれのパラメータは、0から１の範囲の値をとる。こうして、潜在的傷領域３１を含む検査領域３３は、６つの特徴パラメータの数値ベクトルで表すことができる。
【００３８】
図５は、こうして得られた特徴ベクトルを示す。図５（A）は、図の上方に示す画像に見られるような打痕に対応する特徴ベクトルを示す。図５（B）は、ギア歯面の色ムラ（過検出）の特徴ベクトルを示す。潜在的傷領域の面積パラメータSA、楕円近似したときの長軸の傾きθA  、およびアニソトロピーansB については両者の間に大きな相違はないが、輝度値エントロピーentB 、円形度、およびエッジ画像の平均輝度edgB について大きな相違があることがわかる。
【００３９】
図２に戻ると、特徴抽出部２９は、上述のようにして検査領域３３から上述の６つのパラメータからなる特徴ベクトルを抽出する。代替実施例では、特徴抽出部２９は、検査領域の輝度値エントロピー、潜在的傷領域の円形度および検査領域のエッジ画像の平均輝度の３つのパラメータからなる特徴ベクトルを抽出する。
【００４０】
図３は、この発明の一実施例におけるギア歯面１枚についての傷判定処理の流れを示すフローチャートであり、ギアのすべての歯面についての傷判定が終わるまでこの処理が連続的に実行される。ギア１１を図１の回転テーブルに取り付け、照明装置１９を起動させてから処理に入る。ステップS101でギア１１のすべてのギア歯面が検査されたかどうかを判定し、未了であればステップS103に移る。すべてのギア歯面が検査されたかどうかの判定は、ギア１１の歯数をカウンタにセットしておき、１つの歯についての処理が終了するごとにカウンタをデクリメントし、このカウンタの値を点検することによって行う。
【００４１】
ステップS103では、ギア11を一歯分、回転させる。位置決めセンサ18がギア歯を検出し、コンピュータ２３に検出信号を送る。コンピュータ２３のタイミング部２４が、位置決めセンサ１８からの信号に応じてカメラ２１に駆動信号を送る。カメラ２１は、これに応じてステップS105でギア11を撮影し、その画像を画像処理用パーソナルコンピュータ23に送る。撮影回数が１であるとき(S107)、すなわちギア11の最初の歯の撮影をしたばかりのときは、差分画像を用いた画像処理ができないので、この画像は保存しておき、次の歯を撮影するため後続のステップをスキップして初回の処理を終わり、再度、スタートから処理に入る。
【００４２】
ステップS109では、上述したように２つの連続する歯の画像から差分画像を生成し、潜在的傷領域31（図４）を囲む検査領域33を選定する。次にステップS111では、図５に関連して説明したように差分画像から特徴ベクトルを抽出し、ステップS113に渡す。ステップS113では、判定データマップを用いて傷その他の表面状態の判定を行う。
【００４３】
まず、ニューラルネットワークを用いた自己組織化学習によって判定データマップを生成する手法を説明する。
【００４４】
この実施例では、40×40 のニューロンを用いて自己組織化マップを生成する。図８は、３つのニューロンNj-1、Nj、Nj+1を示す。ωj=(ωj0、ωj1、・・・、ωjm )は、ニューロンNjの結合係数ベクトルであり、χ=(χ0、χ1、・・・、χm )は、入力ベクトルである。自己組織化マップは、自己組織化特徴マップとも呼ばれ、教師なしアルゴリズムである。このマップは、入力データ中の隠れた特徴を抽出して自動的に学習を行い、入力データに対して選択的に反応するマップを生成する。自己組織化マップは、コホーネン(Kohonen)が提案したもので、たとえば産業図書株式会社発行の「ニューロ・ファジイ・遺伝的アルゴリズム」1994年、に解説されている。
【００４５】
この実施例での入力ベクトルは、特徴抽出部29（図2）で抽出された検査領域33の特徴ベクトルである。自己組織化マップは、次のステップで作成される。
【００４６】
ステップ１：ネットワーク初期化
ニューロンの結合ベクトルωj=(ωj0、ωj1、・・・、ωjm )をすべてのニューロンについて乱数を用いて決定する。
【００４７】
ステップ２：入力ベクトル入力
入力ベクトルχ=(χ0、χ1、・・・、χm )をそれぞれのニューロンに与える。各ニューロンと入力ベクトルとの関係は図８に示すとおりである。
【００４８】
ステップ３：ニューロンの結合係数ベクトルと入力ベクトルの距離計算
それぞれのニューロンの結合ベクトルと入力ベクトルとの距離を次の式により計算する。
【数５】
2006047041.tif 000007
【００４９】
ステップ４：勝者ニューロン決定
距離dj が最小となるニューロンを選定する。このニューロンを勝者ニューロンと呼び、j*で表す。
【００５０】
ステップ５：結合係数ベクトルの学習
勝者ニューロンとその近傍のニューロンのそれぞれの結合係数（重み）を次の式に従い更新する。
【数６】
2006047041.tif 000008
【００５１】
ηは、正の定数で、この実施例では0.05とする。h(j,j*)は、近傍関数と呼ばれ、次の式で表される。
【数７】
2006047041.tif 000009
【００５２】
σ(t)は学習経過とともに小さくなっていく。したがって、近傍関数の範囲は、図９に円で示すように学習の初期は広く、学習の進行とともに狭くなっていく。つまり、学習の進行とともに粗調整から微調整へと変化する。このように近傍関数は、マップを効果的に生成させる。図９は、勝者ニューロンを小さい円91で示し、これを囲む近傍関数を大きい円93で表している。
【００５３】
ステップ６：ｔ更新、入力ベクトル入力にもどる
学習回数tをt+1に更新し、ステップ２の入力ベクトルの入力にもどり、ステップ２〜６を繰り返し、結合係数ベクトルの更新を繰り返す。
【００５４】
自己組織化マップでは、勝者ニューロンとその近くのニューロンはすべてその時の入力ベクトルに近づく。学習の初期は、近傍関数によって多くのニューロンが近くとみなされ、おおまかなマップが形成される。学習の進行とともに近傍関数によって勝者ニューロンの近くとみなされるニューロン数が少なくなる。そのため、局所的な微調整が進み、空間的な解像度が上がる。
【００５５】
判定データマップの作成
複数のサンプルについて取得した、傷または過検出を含む検査領域33の特徴ベクトルをすべて順番に、またはランダムに選択して自己組織化マップに入力して学習させることで、入力した特徴ベクトルの類似関係を反映した自己組織化マップを生成することができる。すなわち、類似した特徴をもつクラスタが自己組織化マップ上で寄り集まる結果になる。図10は、このようにして得られた自己組織化マップを示す。実施例では、40かける40のニューロンを用いたが、図10では簡単のために20かける20のマップとして示す。図10でそれぞれの升目が一つのニューロンに対応する。実線で区切られた(1)、(2)、・・・(28)のブロックは、次のようにして決定されたクラスタを表す。
【００５６】
自己組織化マップのそれぞれのニューロン位置に、その結合係数ベクトルとの距離が最も小さい特徴ベクトルを有する検査領域の画像を配置する。この検査領域は、自己組織化マップの生成に使用された複数のサンプルのうちの一つである。同じ画像を有する隣接するニューロンを選択してグループ化する。こうして形成されたニューロンのグループをクラスタと呼ぶ。ここでのグループ化は、既存の描画プログラムで使われているグループ化機能と同じで、グループ化されたニューロンは、グループ全体として選択し、プロパティを設定することができる。
【００５７】
次いで、それぞれのクラスタに配置された画像を目視で確認して、この検査領域33に含まれるのが傷その他の表面状態であるのか、あるいは表面ムラのような過検出であるのかを判定する。この判定結果をクラスタのプロパティとして設定する。具体的には、初期状態としてすべてのクラスタのプロパティ・フィールドに「過検出」が入力されている状態で、コンピュータのディスプレイ上に自己組織化マップを表示し、傷と判定されたクラスタをマウスで右クリックして「傷」に変更入力する。
【００５８】
傷または過検出の判定
図１１は、こうしてクラスタが分類されたマップを示す。この実施例では、こうして形成された判定データマップを傷データマップと呼ぶ。図１１においてハッチングを施されたクラスタ（１）、（２）、（６）、（１０）、（１１）、（１２）、（１３）、（１５）および（１６）のブロック５５A、（２２）、（２７）および（２８）のブロック５５Bが「傷」に分類されたクラスタであり、ハッチングのないクラスタが「過検出」のクラスタである。この傷データマップをコンピュータ23（図２）に登録し、判定部30が傷の判定に使用する。
【００５９】
具体的には、まず、特徴抽出部29から渡される特徴ベクトルと結合係数ベクトルとの距離を求める。この距離は、上に示した数５に従って算出される。この距離が小さい順にニューロンを選択し、予め定めた数、たとえば１０個以下のニューロンを選び、これを囲む円または楕円を近傍領域とする。傷データマップの生成過程から明らかなように、結合係数ベクトルが近似したニューロンがクラスタとしてグループ化されているので、上記のようにして距離が小さい順にニューロンを選択すると、互いに隣接したニューロンのかたまりが選択される。このニューロンのかたまりを囲む円または楕円を近傍領域とする。たとえば、図１２を参照すると、円５７が近傍領域を規定している。
【００６０】
円５７は、選択されたニューロンのかたまりの傷データマップ上の配列からこれらのニューロンのかたまりの中心位置を求め、この中心からこのニューロンの固まりの最も遠くにあるニューロンまでの距離を半径とする円として求めることができる。
【００６１】
こうして選ばれた円または楕円で規定される近傍領域に含まれる傷クラスタに属するニューロンの数（K）と近傍領域内のニューロンの総数(S)との比、(K)/(S)に基づいて傷の判定を行う。(K)/(S)≧D  のとき、傷と判定し、(K)/(S)<D のとき、過検出と判定する。Dは予め設定したしきい値であり、たとえば0.5である。このようにして、傷その他の表面状態と過検出とを判別する。図１２の例では、円５７の中に傷クラスタ（１２）に属するニューロンが８個あり、円５７内のニューロンの総数は、１２であるので、(K)/(S) = 8/12 = 0.67 であるので、今回の検査領域に含まれているのは、傷であると判定される。
【００６２】
自己組織化マップの更新
上述の傷データマップを用いたコンピュータによる自動判定により傷ありと判定されたギアの歯面を目視で検査して、傷を確認する。自動判定により過検出と判定されたギアの歯面についても同様に目視で検査し、確認することができる。こうして、最終的に傷その他の表面状態があると判定されたギア歯面の検査領域の特徴ベクトルをクラスタ化する前の自己組織化マップに入力して学習させる。このとき、自己組織化マップのニューロンの結合係数ベクトルの初期値は、過去の学習で生成された最新の結合係数ベクトルを用いる。
【００６３】
こうして自己組織化マップを更新し、再度上述のクラスタ化処理を実行する。これによって、既存の種類の傷の検出精度を低下させることなく、新しい種類の傷または過検出に対応したクラスタを生成し、傷データマップを生成することができる。更新された傷データマップを使用することにより、検査精度を向上させることができる。この更新処理には、過去に得られた結合係数ベクトルを用いるので、短い学習時間で傷データマップを更新することができる。
【００６４】
以上にこの発明を具体的な実施例について説明したが、この発明はこのような実施例に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】ギア歯面の撮影装置の全体的構成を示す構成図。
【図２】画像処理コンピュータの全体的構成を示す機能ブロック図。
【図３】ギア歯面の傷を判定する処理の流れを示すフローチャート。
【図４】潜在的傷領域と検査領域の関係を示す図。
【図５】特徴ベクトルを示す図。
【図６】エントロピーの異なる輝度値ヒストグラムを示す図。
【図７】アニソトロピーの異なる輝度値ヒストグラムを示す図。
【図８】ニューラルネットワークの部分的な構成を示す図。
【図９】自己組織化マップの生成過程を示す図。
【図１０】クラスタに区分けした自己組織化マップを示す図。
【図１１】自己組織化マップから生成した傷データマップを示す図。
【図１２】傷データマップを用いた傷判定を説明するための図。
【符号の説明】
【００６６】
１１      ギア
１９      照明装置（ＬＥＤ）
２１      カメラ
２３      コンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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